Искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) — это ряд алгоритмов и программных систем, способных решать задачи так, как это делал бы человек. ИИ основывается на самообучаемых искусственных нейронных сетях.
Процесс обучения искусственных нейронных сетей
Какая польза от ИИ?
Разведочное бурение с помощью ИИ, анализ данных сейсмических исследований помогают компаниям проводить меньше тестов при разведке месторождений и бурить меньше скважин – это существенная экономия денег и времени.
Области применения ИИ
1. Сбор данных
В качестве систем искусственного интеллекта при сборе геологических данных выступают системы беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). По словам А. Паршина, научного директора Сибирской школы наук о Земле ИрНИТУ, впервые внедрённые в 2013 г БПЛА имели высокую погрешность измерений, и были пригодны только для обнаружения аномалий. Теперь они помогают получать ранее недоступные для геологии массивы высокодетальных и точных данных, причем в любых по сложности условиях, в том числе о подземном строении земли.
БПЛА для магнитометрической съемки исследует территорию Новопортовского месторождения
2. Хранение данных
Эволюция систем сбора геологических данных потребовала создания интеллектуальных алгоритмов хранения и управления этими данными. Сейчас основной задачей является создание web-приложений, благодаря которым аналитики и исследователи получат доступ к геологическим данным по единому универсальному протоколу, - считает И. Никулин, участник конференции «Недропользование-IT» 2020.
3. Обработка и анализ данных
Применение ИИ-систем в предыдущих этапах работы с данными привело к постоянному увеличению объёма получаемой информации. При этом только 10% от этого объема представляется в привычном структурированном виде, как таблицы, упорядоченные базы данных и т.д. 90% информации хранится в неструктурированном виде, - отмечает генеральный директор Научно-технического центра "Газпром нефти" Марс Хасанов.
Человеческих ресурсов не хватает, поэтому применение ИИ-систем в обработке и анализе геологических данных стало необходимым. По мнению И. Никулина, в этой области есть 2 задачи:
- повысить оперативность обработки и анализа данных;
- автоматизировать построение статистических моделей.
Преимущество статистических моделей, полученных в результате машинного обучения, в их однозначности. Даже в случае нечетких данных благодаря стандартизированному виду среды машинного обучения модели будут понятны любому исследователю.
Использование ИИ сегодня
Нефтегазовая отрасль уже активно использует решения на базе ИИ. В 2019 году добывающая промышленность потратила на них больше $2 миллиардов. А уже к 2025 рынку ИИ-систем предрекают двукратный рост.
Вот пара примеров того, как сегодня использует ИИ-системы «Газпром нефть»:
- Применение нейросети для выявления скрытых залежей углеводородов на Ямале. Анализ геологии и скважин с помощью искусственного интеллекта увеличил добычу нефти дополнительно на 70 баррелей в сутки. При этом себестоимость ее извлечения на поверхность составила всего 1,5 $ за баррель, что уже по итогам пилотного проекта окупило все затраты на разработку технологии.
- Проект «Когнитивный геолог» - применение ИИ для интерпретации данных сейсмических исследований и разведочного бурения. Была создана самообучающуюся модель геологического объекта, в основе которой — нейронная сеть. Она позволяет обрабатывать исходную геологическую информацию и данные геологоразведки в 6 раз быстрее и на 1/3 точнее, чем это делает команда экспертов-людей. За счет этого весь цикл геологического анализа сокращается с 6 месяцев до 1-2 недель.
Хотя международные игроки ИИ-рынка, такие как Accenture или Oracle, сотрудничают с нефтегазовыми предприятиями, последние стремятся либо создавать собственные решения, либо выбирают узкоспециализированные системы.
Перспективы ИИ
По мнению А. Паршина, в ближайшем будущем на высококонкурентном рынке геологической разведки преуспеют те игроки, которые намерены развивать технологии 3D-инверсии и ускоренной обработки геоданных, применять роботизированные системы для сбора данных.
Необходимость внедрения технологий ИИ в экономику уже давно стала очевидной. Так, в ноябре 2019 года было объявлено о создании первого российского межотраслевого Альянса по развитию искусственного интеллекта (AI-Russia Alliance). В его состав вошли «Газпром нефть», Яндекс, Mail.ru Group, Сбербанк, МТС и Российский фонд прямых инвестиций.
Участники альянса предполагают совместную деятельность для упрощения внедрения технологий ИИ. Один из ожидаемых эффектов от внедрения новых технологий к 2030 году - возможность в два раза ускорить сроки освоения новых месторождений нефти.
Пресс-центр Гео-Гуру
Источники:
- Подольский А.К./Podol'skiy A.K., 2016.
- https://vc.ru/future/155017-umnye-skvazhiny-kak-iskusstvennyy-intellekt-kachaet-neftegazovuyu-otrasl
- https://www.gazprom-neft.ru/press-center/sibneft-online/archive/2018-september-projects/1863686/
- http://irnitu.ru/news/56134/
- https://www.gazeta.ru/business/news/2019/11/09/n_13676606.shtml?updated
UR66.TOP